Zhao Jun: Operation of IP INTERNATIONAL EXCHANGE OF HAINAN

海南国际知识产权交易中心运营情况

尊敬的各位领导、各位来宾，非常荣幸能够代表交易中心向各位作工作汇报。我将从四个方面——夯实基础、数据赋能、模式创新、链上维权向各位汇报。

知识产权生态体系非常复杂，证券化是这个生态体系皇冠上面的明珠，它本身是一个跨界融合的产物，知识产权交易非常复杂，证券化对于任何从事这个行业的人都是一个融合和跨界。这个体系当中参与的主体很多，参与的方式很多，采取的什么样模式才能真正解决好行业痛点，行业痛点是什么，我们有哪些关键的节点基础设施，这些都是摆在我们交易中心开展这项工作的重要前提。

因此确实需要一个数据支持，几个维度当中首先找到企业核心产品是哪些，哪些产品重点盈利水平支撑企业未来发展的产品，找到这个产品我们再找到市场当中做这个产品的主要竞争对手是哪些，每年的市场份额变化情况如何，以及市场需要哪些维度进行分析，只有基于这样的一个情况了解后，我们才可能对企业市场地位有一个准确的画像。

再接下来关于企业盈利能力，不仅仅是看自身的一个盈利水平如何，还要看未来行业的发展，以及所在的那个行业当中这些竞争对手的盈利水平如何，发展情况如何。只有集合这些大数据才能判断企业未来盈利情况，所以数据的广度、深度、颗粒度提示我们数据融合还有很多需要做的工作。

再比如说科研的投入产出，我们过去可能看研发占整体营业水平的比例是多少，其实我们还有一些其他的维度，比如说研发人员数量变化情况，研究经费与所投入的产出创收情况，单位人均创收能力，这些可能是更加细化的指标，但是对于准确判断科研投入产出会有一个更加全面了解。

再比如说技术发展水平，技术发展水平仅仅看商业数据、金融数据是没有办法体现的，我们这个时候需要融合专利数据，要看所在的产品有哪些技术维度，最擅长的创新点技术维度当前发展水平是技术上升期还是下降衰退期，你的创新跟别人的重叠程度如何，行业当中大家的创新专利布局是什么样的状况，只有我们了解到了行业的这样的一个背景，把它作为参照系再去分析这个企业具体所拥有的专利技术水平的时候，我们才能得出一个比较全面的技术发展水平的结论。

知识产权的画像方面，我们对于企业全面了解之后，当你说拿某些知识产权做质押融资或者证券化，接下来需要对知识产权本身进行画像，这个画像基础要求、行业要求非常高，我们基本上想三个方面，创新能力、专利质量、专利可能面临风险。有一个分析，创新能力就是发明的类型、发明专利占多大比例，是商标还是版权，通过时间维度来看自成立到今天的专利发展状况、授权水平。再比如说研发维度来看创新情况，发明人从成立到现在是增长还是下降，核心发明人哪里来，曾经在哪些机构做过研发，研究团队扩大还是减少，研究团队的稳定程度如何，以及研发是公司自身做研发还是跟一些大学或其他企业合作研发，这些提示研发创新的能力，这个是数据融合的情况。

专利质量方面，对于不是做专利行业的人来讲很难判断专利水平如何，这一点非常重要，举例来讲，比如说有一个创新，创新高度非常好，在行业当中处于领先，但是撰写水平很差，写的保护范围非常窄，结果没有能够实现法律手段保护的目的。对于专利质量很差的，知识产权保护水平很低的，虽然创新高度很高，质量如何评估，我们设计了一些参数，比如说你的关键技术的关键词跟核心主打的产品重合度如何，比如说你是做疫苗，你的创新关键词不是疫苗，比如说一个包装盒子，显然认为这个创新能力专利质量不怎么好。

再一个核心专利的要求数量，一般来讲数量越多越好，我们看到海外大公司权利要求至少二三十件，你的专利只有一两页，并且一个权利页写那么多次，这个保护范围很低。我们利用人工智能手段，把这些评价参数固化下来做成数学模型一键式地判断，这个质量给你一个直观的判断，比如说AA说明质量不行，我们怎么样判断，我们有一些具体指标，你认为这些指标可信的，我们这个结论就是可信的。

再接下来专利的风险，专利风险可以提示你将来的这个产品，虽然销量很好但是有重大的侵权风险，你将来的盈利有很大不确定性的。风险怎么样判断，比如说我们判断侵权风险，如果找到所有的竞争对手然后逐一拿我的产品跟竞争对手保护范围进行重叠性验证，这个工作量是海量的，没有哪家企业可以经得起这样的判断。

我们能不能找到一些其他因素，比如说专利引用的水平，你这个发明创造引用了多少专利，别人的专利基础上做了研发，相同道理你可能侵别人权的可能性很大，一个简单指标可以帮你判断你的专利风险多大。

再比如说你所在的行业专利竞争对手的布局情况，每年把你的竞争对手列出来，它每年的申请量的增长变化情况，专利申请的数量来看，你虽然专利很多但是你跟竞争对手一比可能不算多了，并且人家海外还有一些布局，你只有中国有布局，换句话说你走出海外到处都是风险，这样可以提示你的风险非常大。这样的一个判断，对于非专利的人士来讲投专利是很困难的，我们希望集大家的智慧做成一个数学模型，简化、可视化的数据帮助大家做这样的一个判断。

因此，我们的期望是深度融合金融数据、商业数据、知识产权数据，通过人工智能结合不同的维度，做出这样一个不同的模板，做出不同的指标，最后帮助你在判断的时候看到的东西就是非常直观的，只需要一键式，只需要告诉这个系统，我首先站在什么维度，我是站在银行还是风投、券商维度，我首先做一个判断主体的选择，然后目标企业的名称一键式输入这个报告自动生成，这样极大简化你的运算，从而利用大数据来破除信息的壁垒，帮助大家更快、更准确地判断这个企业的总体画像还有拥有的知识产权的画像，这是我们下一步数据开发。我们有这个实力，我们的控股股东拥有万得的金融数据，还有合作伙伴比如说智慧芽、知识产权出版社有知识产权数据，再结合我们的很多从事专利维权评估、估值这些人员的智慧，我们有信心、有能力打造这样一个数据，帮助大家利用大数据赋能知识产权交易，利用大数据赋能知识产权证券化。

这是我们关于数据的基础建设现在的工作以及未来的展望，接下来就是模式创新，在这个地方我们提出了一个知识产权单位许可权的模式，我们做知识产权的人可能很清楚，知识产权当时设计的目的是什么？是拟制一个垄断性的权利，让权利人做出创新有能力控制市场，这个是知识产权当年设计的目的，比如说研发一个新的技术，如果没有知识产权别人很容易复制，我的所有研发投入打水漂，我的市场地位没有办法保障，因此拟制出来一个权利别人不经过你的同意，不能制造、使用、销售进口技术。

因此，它是一个给你市场控制力的东西。但是这样的一个设计，在知识产权进行交易的时候出了问题，因为你自己不让别人使用这个知识产权设计的核心。但是如果你说我许可你使用，这个许可费多少钱，比如说现实当中标准比较专利，我生产一个手机一定符合国际电信联盟4G标准或者5G标准，这个里面成千上万的专利，我给你交多少钱合适，没有一个份额怎么样判断这个多少钱标准专利的许可费。现实当中提出公平合理无歧视，跟谁比，这个参照系都是商业秘密，没有办法判断的时候怎么样判断今天给我的许可费是合理的，因此这个是当前知识产权交易的痛点问题，我们单位许可权解决的问题，我们利用的这个标准来讲，假如全球手机今年出货量1亿部，是不是可以做成份额，许可一亿份，每个许可的价值，比如说一个许可权十块钱可以市场交易，这样根据不同手机制造商产能市场当中形成交易规则，如果需求量大价格上涨，如果需求量没有那么大则价格下降。

因此，我们用单位许可权的概念解决当前知识产权缺乏标准化条款、缺乏市场化价格形成机制的问题。说到价格形成机制单一，我们当前的知识产权定价包括国际上面一个单一的定价体制，叫做维权成本还有授权成本的比较，换句话说今天找你是你用我的技术，我找你收许可费，被许可人不交怎么办？打官司。打官司结果赔偿数额10万块钱，我不交最多成本10万块钱，你今天收20万肯定不交；如果赔偿数额是300万美金，那么即便是收100万美金许可费都愿意交的。这样价格形成机制单一的，并不能真正体现知识产权控制市场的能力当中它的价格多少，而我们创造了这个单位许可权，个人感觉是有望解决这样一个问题。

单位许可权的交易模式可以适用于多种知识产权的类型，例如版权、专利、商标、地理标志以及植物新品种。同时，我们也对知识产权单位许可权的交易进行定制，我们已经设计出来了一个完整的流程，过去也验证了可行度，这个是知识产权单位许可权的商业模式上的创新。

再接下来链上维权，当年区块链是非常热门的技术，区块链跟知识产权非常完美地结合，过去可能版权领域，版权的权属跟内容高度融合，比如说一首歌，我在下载这首歌的同时获得许可，过去技术手续上面没有办法完成，但是有了区块链通过分布式计算，结合数字货币，可以证明你在下载这首歌获得了许可同时交了钱，同时这笔钱已经实时给了权利人，这个破解了行业当中的一些痛点，比如说我是那首歌的演唱者，通过第三方平台播放这个歌其实缺乏信息了解程度，这个歌播了多少次，每首歌收了多少钱完全不知道，这个时候平台可能向权利人这一方压低价格，因为权利人需要借助平台获得更多传播，但是权利人实际并没有拿到相应的权益，这是当前痛点。

我们现在已经进入数字经济时代，过去很多的交易是在线下完成的，当这个交易搬到线上的时候，我们的维权存证是第一个要做的，但是维权存证很多情况下仍然需要线下完成。区块链快速存证分布式计算不可篡改特性让我们可以线上交易利用区块链技术存证，从而助推整个知识产权交易快速便捷低成本地完成，这个就是关于区块链的内容。

以上就是我代表交易中心向各位领导作的工作汇报，我们期盼在各级领导的关心支持下，与各位合作伙伴共同努力，为我们国家建设知识产权证券化的工作作出自己应有的努力，同时助力海南自贸港建设。谢谢大家！